面向不平衡数据集的入侵检测算法
Intrusion detection algorithms for imbalanced datasets作者机构：北京信息科技大学信息管理学院北京100192
出 版 物：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing Information Science and Technology University)
年 卷 期：2022年第37卷第2期
页 面：81-86页
学科分类：08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：科技部重点研发计划课题(2019YFB1405003)
摘 要：针对目前常用的入侵检测数据集存在的类别不平衡问题,从数据的采样层面出发,提出基于数据增强的入侵检测算法,并对数据进行了特征选择。在公开发布的真实数据集上展开的实验表明,针对不平衡的数据集,所提算法可以在一定程度上提升检测的准确率。
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